ITT变换在风电机组滚动轴承故障诊断中的应用

为实现风电机组滚动轴承微弱故障诊断,提出了基于改进的时时(ITT)变换的风电机组滚动轴承故障诊断方法。由时时(TT)变换可得到一维轴承故障振动信号的TT变换矩阵,实现滚动轴承振动信号的二维TT表示。提取该TT变换矩阵的对角线元素可滤除低频干扰信号,起到增强故障特征的效果。鉴于噪声对TT变换分析效果具有重要影响,提出基于能量熵准则的奇异值分解降噪方法改进TT变换,以提高TT变换的抗噪能力,实现强背景噪声条件下轴承微弱故障特征提取。仿真、实验及工程应用实例结果均表明所提方法可以有效诊断出风电机组滚动轴承的故障类型。     

基于熵带法的旋转机械故障诊断与故障分类

转子系统故障诊断方法大多数是一些定性的方法,缺少有效的定量诊断方法。针对这一问题将信息熵运用于故障诊断领域,提出熵带判断法,并在转子试验台上进行了典型故障的模拟试验,结果表明熵带法对于大部分转子信号能够很好地区分故障类别。     

基于遗传算法优化的BP网络变压器可靠度计算

针对在进行变压器可靠度评估时可靠度计算用时较长的问题,进行了理论和仿真研究.首先对基于FTA计算变压器可靠度的原理进行了分析,其中专家经验起很大作用,分析了部分变压器可靠度较低的原因;在所得到的138台变压器可靠度值的基础上,提出了运用BP神经网络拟合单台变压器可靠度的方法,确定了神经网络架构和训练样本,在此基础上,运用GA对BP网络的权值和阈值进行了优化,用10组数据验证了其准确性.研究结果表明,通报BP神经网络可以有效地拟合出变压器的可靠度,误差在可以接受范围之内,提高了计算速率,运用GA优化后提高了可靠度拟合的准确度.     

X射线数字成像技术中成像板物距的测量

目前X射线机在无损检测领域发展迅速,但在测量物距时并没有考虑真实成像表面和成像板表面的距离,测量结果会存在一定误差,从而影响图像的不清晰度的计算。首先通过标准的阶梯试块测量出X射线机的最小分辨率。利用标准试块的试验结果,选择合适的电流电压等参数值对试块进行透射,然后根据理论公式计算出成像板表面和真实成像面的距离。试验对检测时得到更准确的物距,计算图像的不清晰度等有重要意义。     

旋转机械故障诊断中的振动信号自适应分形压缩算法

首先介绍了迭代函数系统编码的理论基础;然后计算迭代函数系统编码的各个参数,依据迭代函数系统编码的理论基础和旋转机械振动信号的分形特性提出了振动信号自适应分形压缩编码及解码的算法,自适应分形算法的特点是分段长度根据振动信号的特点由误差门限值自动确定;最后通过对实例应用的分析,计算振动信号的压缩比以及压缩重构后的信噪比和均方根误差,表明该算法是可行的。     

基于自适应多尺度自互补Top-Hat变换的轴承故障增强检测

针对实际工程中滚动轴承冲击性故障特征难以提取的问题,提出一种自适应多尺度自互补Top-Hat(Adaptive multi-scale self-complementary Top-Hat, AMSTH)变换方法用于轴承故障的增强检测。自互补Top-Hat变换在消除信号中背景噪声的同时,能有效增强故障振动信号的冲击特性,而构造的多尺度自互补Top-Hat变换方法,可以较有效地兼顾抗噪性能和信号的细节保持。在分析形态学滤波的基础上,提出采用特征幅值能量比(Feature amplitude energy radio, FAER)的方法自适应确定最优结构元素的尺度,并应用于轴承的故障增强检测。通过对仿真信号和实测轴承滚动体、内圈故障信号进行分析,结果表明该方法可有效增强滚动轴承的故障检测,并且在运算效率和提取效果方面优于基于信噪比标准的多尺度形态学开-闭和闭-开组合变换方法。     

基于AIF和TT的滚动轴承复合故障诊断

针对滚动轴承复合故障模式下的微弱特征难以提取的问题,提出了基于自适应迭代滤波（adaptive iterative filtering,简称AIF）和改进的时时变换（time?time transform,简称TT）的滚动轴承复合故障诊断方法。首先,采用AIF将信号分解,得到一系列本征模态分量,并以最大相关峭度作为评价准则,筛选出其中的特征分量,实现滚动轴承复合故障振动信号的特征分离;其次,利用改进的时时变换方法对特征分量进行降噪,增强特征分量的冲击特征;最后,对降噪的特征分量进行包络谱分析,提取故障特征频率,实现滚动轴承故障模式的精确判别。仿真实验和故障诊断实例表明,该方法可以有效提取滚动轴承复合故障模式下的微弱特性信息。     

Hilbert-Huang变换及其在大型汽轮机故障诊断中的应用

信号处理技术是大型汽轮机故障诊断的核心, N.E.Huang等人提出了一种新的信号处理方法--经验模态分解方法 (Empirical Mode Decomposition),简称 EMD方法.探讨了利用 EMD分析方法以及其对应的 Hilbert变换在大型汽轮机故障诊断中进行非平稳信号分析的算法和应用,分析了 EMD方法在处理的非平稳数据序列方面的优越性.图 4表 8     

汽轮发电机组轴系扭振响应分析

针对传统的汽轮发电机组轴系扭振瞬态响应求解模型的不足,进行了去线性趋势处理,消除了Newmark-β法存在的线性累积误差,建立了新的求解模型.以300 MW汽轮发电机组扭振模拟机为对象,对典型电力系统扰动(如三相短路、两相短路、非同期并网等)下的轴系扭振响应进行了仿真分析.结果表明:几种扰动均能激起轴系的前五阶扭振固有频率,尤以120°非同期并网激起的轴系扭振响应最大;在整个轴系的扭振响应上,发电机转子处的扭振比汽轮机转子处剧烈.     

旋转机械振动信号形态滤波器的设计与分析

对实测采样振动信号的滤波处理,验证了形态滤波器在抑制信号干扰、保留信号原有特征方面的作用。定量分析了形态滤波器设计中结构元素的形状、宽度、幅值等因素对形态滤波器性能的影响程度以及振动信号的采样频率对结构元素尺寸的影响,并根据数据分析结果得出了在对旋转机械振动信号进行降噪滤波处理时,形态滤波器中结构元素的形状及尺寸的一般设计规律。